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Um analista de certa instituição financeira observou que a probabilidade de determinado tipo de cliente atrasar um pagamento é P(A) = 0,2. Caso um cliente esteja com pagamento atrasado, a probabilidade de ele se tornar inadimplente é representada por P(B | A) = 0,4. Por outro lado, considera-se que P(B | AC) = 0, em que AC representa o evento complementar de A, de modo que P(AC) = 0,8.
Com base nessas informações, julgue o seguinte item.

P(B) ≥ 0,10.
Acerca dos modelos preditivos probabilísticos para aprendizado de máquina, analise os itens a seguir.

I. O uso de algoritmos baseados no teorema de Bayes pode ser aplicado quando os dados disponíveis estão incompletos ou imprecisos.

II. O classificador naive Bayes assume a hipótese de que os valores dos atributos de um exemplo são dependentes de sua classe.

III. As redes bayesianas utilizam o conceito de independência condicional entre variáveis.



Está correto o que se afirma em
Num dia de temporal na cidade, no horário de pico de saída do trabalho, as probabilidades de que três pessoas, em diferentes pontos da cidade, consigam tomar um carro por aplicativo em menos de 15 minutos, são, respectivamente,0,20,0,25 e 0,30. A probabilidade de que nenhuma das três consiga tomar um carro por aplicativo nas condições descritas é de:
Se chover hoje à noite, Maria não vai sair. Se não sair, a probabilidade de pedir uma pizza para entrega em casa é de 0,80. Por outro lado, se não chover Maria vai sair, e, nesse caso, a probabilidade de ir a uma pizzaria e pedir uma pizza para consumo no local é de 0,20. Sabendo que a probabilidade de chover hoje à noite é de 0,25, a probabilidade de Maria pedir uma pizza é de:

Considere E1 e E2 dois eventos aleatórios associados a um experimento, supondo que P(E1) = 0,4 enquanto P(E1UE2) = 0,8 e P(E2) = p, então, o valor de p para que E1 e E2 sejam mutuamente exclusivos e o valor de p para que E1 e E2 sejam independentes são, respectivamente,